有限元分析已经占据了化工行业相当大一部分的精力，也是一个非常重要的分析方法。但是最好使用基于节点的有限元分析，是全部数据的自动寻找简单上，直接用总模型进行比较。如果需要进行各个模型的比较，进行多个系统、多个方程整合也是一个很大的挑战。如果总模型已经有了，再用各个方程代入可以简化很多过程和结果表达。但是总模型需要明确表达，方程的计算速度要求是比较高的。

目前一种主流的方法是，通过系数的平均数目来自动寻找。具体算法是将系数直接用希腊字母带入，设定比值范围进行寻找。将系数拆分成多个小目标进行寻找。由于各个表达式自动寻找需要大量计算，这种方法计算量非常大。目前寻找比值的算法有3种，一种是rsi法，一种是用节点法寻找，还有一种是求积分。我们可以将寻找的比值和误差结合起来使用，这样系数寻找算法化简比较省力。

rsi法又称为滑差法，这里使用的是平均值平滑法。希腊字母在进行分析时自动寻找，有利于整合整个方程过程进行更加准确的计算。ce是设定一个数值的自变量，以单位(毫米)采样某个取值范围内的所有的样品信息。然后根据设定的方程值，进行取样，进行比较。优点是易于进行选择性的操作。某些系数一个模型无法得到时，这时可以用ce结合总模型代入进行计算。

以上说的是纯的数值计算，当可以满足各个方程整合时，需要整合真实信息使用的那部分模型。这里使用设定一个相关系数矩阵进行整合。这样信息的利用率和复用率就很高了。从而可以加快整合整个方程的速度。